เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ฝึกโมเดล RF แบบ Regressor

ในแบบฝึกหัดชุดนี้ คุณจะทำนายความต้องการเช่าจักรยานในโครงการ Capital Bikeshare ที่กรุงวอชิงตัน ดี.ซี. โดยใช้ข้อมูลสภาพอากาศในอดีตจากชุดข้อมูล Bike Sharing Demand บน Kaggle ด้วยอัลกอริทึม Random Forests เริ่มต้นด้วยการกำหนด Random Forests Regressor และฝึกโมเดลด้วยชุดข้อมูล Training

ชุดข้อมูลถูกเตรียมไว้ให้แล้ว โดยแบ่งเป็น Train 80% และ Test 20% ซึ่ง Feature Matrix X_train และอาร์เรย์ y_train พร้อมใช้งานใน Workspace แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Machine Learning with Tree-Based Models in Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • นำเข้า RandomForestRegressor จาก sklearn.ensemble

  • สร้าง RandomForestRegressor ชื่อ rf ที่ประกอบด้วย 25 ต้นไม้

  • ฝึก rf ด้วยชุดข้อมูล Training

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Import RandomForestRegressor
____

# Instantiate rf
rf = ____(n_estimators=____,
            random_state=2)
            
# Fit rf to the training set    
____.____(____, ____)
แก้ไขและรันโค้ด